دانلود پاورپوینت داده کاوی جهت رشته هوش مصنوعی در 60 اسلاید و با فرمت pptx  بصورت کامل و جامع و با قابلیت ویرایش

توسعه تکنولوژيهای ذخيره و بازيابی اطلاعات، افزايش روزافزون حجم اطلاعات ذخيره شده، تنوع بسيار زياد در اطلاعات موجود بانکهای اطلاعاتی، فايلهای چندرسانه ای (تصاوير متحرک، فايلهای صوتی)، اطلاعات متنی و فاقد ساختار، آرشيوهای اطلاعاتی، به دليل حجم بسيار زياد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبديل می شوند.
عليرغم هزينه های سنگين در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسياری از تصميمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.
از قابليتهای بالقوه اطلاعات ذخيره شده استفاده نمی شود.
نياز به تبديل اطلاعات به دانش در بسياری زمينه ها  آشکار گرديده است.
وقايعی نظير 11 سپتامبر، لزوم خودکار يا حداقل نيمه خودکار بودن فرآيند تبديل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند.
داده کاوی به دهه 80 برمی گردد.
داده کاوی با تلاش برای اعمال تکنيکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گرديد.

فهرست مطالب
داده کاوی و دلايل پيدايش آن
پردازش اطلاعات: از فايلهای متنی  تا داده کاوی
يک تعريف تئوريک از داده کاوی
جايگاه داده کاوی
چند واقعيت
مراحل يک فرآيند داده کاوی
پايه های يک فرآيند داده کاوی
دانش پايه
مقدمه: خلاصه مطالب
کاربردهای داده کاوی
کاربردهای تجاری
کاربردهای علمی
کاربردهای امنيتی
کاربردهای داده کاوی: جمع بندی
تکنيکهای داده کاوی
دسته بندی
درخت تصميم – ابزار دسته بندی
تشخيص قوانين تداعی
دلايل اهميت يادگيری بدون نظارت
خوشه بندی: تعريف
خوشه بندی سلسله مراتبی يک مثال تصويری
خوشه بندی مبتنی بر جدول الگوريتم CLIQUE
خوشه بندی: معيارهای ارزيابی
خوشه بندی: وضعيت فعلی
تکنيکهای داده کاوی: جمع بندی
تشخيص ناهمگونی
کاربردهای تشخيص ناهمگونی